• Tidak ada hasil yang ditemukan

Studi Aplikasi Distribution Resource Planning dalam Pendistribusian Produk Mi Instan pada PT. “X” di Tanjung Morawa

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "Studi Aplikasi Distribution Resource Planning dalam Pendistribusian Produk Mi Instan pada PT. “X” di Tanjung Morawa"

Copied!
5
0
0

Teks penuh

(1)

29

STUDI APLIKASI

DISTRIBUTION

RESOURCE

PLANNING

DALAM

PENDISTRIBUSIAN PRODUK MI INSTAN PADA

Wd

X ^

y

_

/ d E:hE' DKZ t

Muhammad Fakhri Akbar1, Abdul Jabbar Mirza Rambe2 & Ikhsan Siregar2

Departemen Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Sumatera Utara Jl. Almamater Kampus USU, Medan 20155

Email : [email protected] Email : [email protected]

Email : [email protected]

Abstrak WdX ^y_u Œµ‰ l v ‰ Œµ• Z v Ç vP ŒP Œ l o u ]v µ•tri pembuatan mi instan. PT. ^y_u u]o]l] Œ vš ] ]•šŒ] µ•] Œ]central supply facilities (CSF) di Tanjung Morawa ke distribution center (DC) yang berada di Banda Aceh, Lhokseumawe, Pematang Siantar, Pekanbaru, Padang, dan Palembang. Proses pendistribusian pada PT. ^y_ mengalami kendala dalam proyeksi permintaan pada masing-masing distribution center (DC) pada masa yang akan datang sebab masih cenderung menggunakan metode trial dan error. Hal ini menyebabkan terjadinya keterlambatan pengiriman dan kekurangan jumlah produk pada distribution center sehingga tidak terpenuhinya permintaan pelanggan. Penyelesaian permasalahan pendistribusian dilakukan dengan melakukan peramalan data permintaan pada setiap DC, melakukan perhitungan order quantity, perhitungan frekuensi pemesanan, perhitungan safety stock, dan penyusunan DRP Worksheet. Metode DRP memberikan aliran produk dari central supply facilities (CSF) ke setiap DC pada waktu dan jumlah yang sudah terintegrasi, sehingga dapat menjaga kelancaran pengiriman barang untuk memenuhi kebutuhan serta meningkatkan pelayanan terhadap pelanggan melalui perencanaan pendiristribusian yang memproyeksikan kebutuhan yang akan datang sehingga dapat mengurangi stock out. Penggunaan distribution resource planning (DRP) menyebabkan penurunan frekuensi jumlah pemesanan dari 242 pemesanan menjadi 177 pemesanan dengan persentasi penurunan sebesar 26,86%. Perhitungan safety stock dilakukan sebagai acuan pemesanan kembali pada masing-masing distribution center. Hasil perhitungan safety stock untuk masing-masing distributioncenter adalah 338 kotak pada distribution center Banda Aceh, 1.219 kotak untuk distribution center Lhokseumawe, 125 kotak untuk distribution center Pematang Siantar, 14 kotak untuk distribution center Pekanbaru, 508 kotak untuk distribution center Padang, 671 kotak untuk distribution center Palembang.

Kata kunci: Forecasting, Economic Order Quantity, Safety Stock, dan Distribution Resource Planning.

Abstract PT. ^y_ is the company that moves in industry making instant noodles. PT. ^y_ having the chain of distribution from central supply facilities (CSF) in Tanjung Morawa to distribution center (DC) banda aceh, lhokseumawe, pematang siantar, pekanbaru, and palembang. The process of distribution in PT ^y_ have constraint in projected demand at each distribution center (DC) in the future because of using trial and error method. This situation resulted delivery delays and a shortage of product in the distribution center so that the customer demand was unfulfilled. Problem solving of distribution is done with doing the forecasting of demand for data on each DC, make the calculation order quantity, frequency of reservations, safety stock, and the preparation of DRP Worksheet. DRP method provides a steady stream of products from central supply facilities (CSF) to any DC at the time and the amount already integrated to maintain the smooth delivery of goods to meet the needs and to improve the service to customers through the distribution planning that project the future needs so the stock out can be reduced. The use of distribution resources planning (DRP) cause the number of order decreased frequency of 242 to 177 with percentage decline 26.86%. Calculation of safety stock carried as a reference in reordering at each distribution center. The results of the calculation of safety stock for each distribution center is 338 boxes at the distribution center in Banda Aceh, 1219 boxes for the distribution center in Lhokseumawe, 125 boxes for the distribution center in Siantar, 14 boxes the distribution center in Pekanbaru, 508 boxes to the distribution centers in Padang, 671 boxes for the distribution center in Palembang.

1

Mahasiswa Departemen Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Sumatera Utara 2

(2)

30

Keywords: Forecasting, Economic Order Quantity, Safety Stock, and Distribution Resource Planning.

PENDAHULUAN

PT. ^y_ sebagai perusahaan nasional dituntut untuk memiliki kemampuan dalam mengelola sistem distribusi dengan baik. Distribusi adalah proses penyaluran barang dari produsen ke pihak yang membutuhkan. Proses pendistribusian mengalami kendala dalam proyeksi permintaan pada masing-masing distribution center pada masa yang akan datang sebab masih cenderung menggunakan metode trial dan error, dimana perusahaan melakukan pendugaan jumlah dan waktu pendistribusian tanpa memperhatikan kondisi pada masing-masing distribution center. Masalah ini mengakibatkan terjadinya keterlambatan pengiriman serta kekurangan persediaan di distribution center yang menyebabkan tergangggunya keberadaan produk mi instan di daerah-daerah distribution center sehingga tidak terpenuhinya permintaan konsumen. Penjadwalan pendistribusian yang seharusnya memperhatikan data permintaan, safety stock, lead time, dan biaya pendistribusian.

Pada bulan Juni 2012 terjadi stock out sebesar 203 kotak pada distribution center Palembang dimana kondisi ini berada dibawah safety stock yang ditetapkan perusahaan pada distribution center di Palembang, yaitu sebesar 700 kotak. Permasalahan yang sama juga terjadi pada bulan Agustus 2012 di distribution center Padang dimana terjadi stock out sebesar 156 kotak, kondisi ini berada di bawah safety stock yang ditetapkan perusahaan, yaitu sebesar 600 kotak.

Ini merupakan permasalahan yang mengindikasikan kinerja sistem distribusi perusahaan yang belum terintegrasi. Dapat dilihat tidak adanya perencanaan distribusi yang baik sehingga terjadinya permasalahan pada distribution center.

Berdasarkan penelitian Rahma D. S. (2011) pada pabrik yang memproduksi pulp di Kabupaten Toba Samosir, rancangan sistem distribusi dengan metode DRP menghasilkan penurunan biaya transportasi sebesar 9,584%.Pada peneilitan yang dilakukan oleh Putu A. (2011) di pabrik yang memproduksi kursi lipat dan meja, biaya pendistribusian dapat diturunkan dari Rp 89.363.752,- menjadi

Rp 71.502.667,-. Persentase penurunan biaya pendistribusian adalah sekitar 20%.

METODE PENELITIAN

Penelitian dilakukan di PT. ^y_ yang berlokasi di Jl. Medan Tanjung Morawa, Km. 9,5, Medan - Sumatera Utara. Penelitian dilakukan selama 3 minggu, dimulai pada tanggal 16 Oktober 2012 sampai dengan 6 November 2012.

Objek yang dijadikan penelitian adalah sistem pendistribusian produk mi instan dari central supply facilities (CSF) terhadap distribution center (DC) pada 6 daerah, yaitu Banda Aceh, Lhokseumawe, Pematang Siantar, Pekanbaru, Padang, dan Palembang.

Variabel penelitian yang dipakai dalam penelitian ini yaitu:

1.Jumlah Permintaan Pada Setiap Distribution Center

Variabel permintaan pada setiap DC dibutuhkan selama 12 bulan terakhir dengan tujuan sebagai dasar permintaan pada setiap DC di 12 bulan yang akan datang. Variabel jumlah permintaan merupakan variabel bebas. 2.Variabel Safety Stock

Variabel safety stock adalah variabel dimana sebagai titik acuan dalam pemesanan ulang untuk memenuhi permintaan berdasarkan peramalan.

3.Variabel Lead Time

Variabel lead time adalah variabel bebas dimana variabel ini mempengaruhi waktu pelepasan order dalam penjadwalan distribusi. 4.Variabel Biaya Pendistribusian

Variabel biaya pendistribusian adalah variabel bebas dimana variabel ini mempengaruhi order quantity dalam satu kali pengiriman ke setiap DC.

5.Variabel Penjadwalan Distribusi Produk

Variabel penjadwalan distribusi produk merupakan variabel terikat yang merupakan jadwal pendistribusian mi instan berdasarkan jumlah yang sudah ditetapkan.

HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Peramalan Distribution Center

(3)

31

Berdasarkan data permintaan 12 bulan sebelumnya yang dimulai dari November 2011 sampai dengan Oktober 2012 dilakukan peramalan pada masing-masing DC untuk 12 bulan kedepan. Metode yang digunakan pada peramalan permintaan ini adalah metode regresi yang merupakan salah satu metode times series. Persamaan regresi hasil peramalan data permintaan dapat dilihat pada Tabel 1.

Tabel 1. Persamaan Hasil Peramalan

Dengan menggunakan fungsi peramalan terpilih pada Tabel 1 maka diperoleh total permintaan untuk 12 bulan kedepan, yaitu 67.974 kotak pada DC Banda Aceh dengan menggunakan trend eksponensial, 186.942 kotak pada DC Lhokseumawe dengan menggunakan trend linier, 99.474 kotak pada DC Pematang Siantar dengan menggunakan trend kuadratis, 23.922 kotak pada DC Pekanbaru dengan menggunakan trend linier, 198.995 kotak pada DC Padang dengan menggunakan trend linier, dan 261.551 pada DC Palembang dengan menggunakan trend linier.

Perhitungan Order Quantity

Perhitungan order quantity dilakukan untuk mengetahui jumlah optimal yang akan dikirimkan untuk setiap kali pemesanan. Perusahaan tidak memiliki jumlah pengiriman optimal pada periode-periode sebelumnya sehingga melakukan trial and error. Perhitungan order quantity dilakukan menggunakan metode economic order quantity. Jumlah optimal order quantity untuk setiap DC dapat dilihat pada Tabel 2.

Tabel 2. Jumlah Optimal Order Quantity

Perhitungan order quantity pada enam DC digunakan untuk acuan dalam menentukan jumlah mi instan dalam setiap pengiriman. Jumlah order quantity pada DC Banda Aceh adalah 2.872 kotak/pesan, pada DC Lhokseumawe adalah 5.512 kotak/pesan, pada DC Pematang Siantar adalah 3.639 kotak/pesan, pada DC Pekanbaru adalah 1.223 kotak/pesan, pada DC Padang adalah 5.890 kotak/pesan, dan pada DC Palembang adalah 7.193/pesan.

Perhitungan Frekuensi Pemesanan

Banyak atau sedikitnya frekuensi pemesanan merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi biaya pendistribusian produk. Hal ini disebabkan pada PT. ^y_ salah satu biaya yang merupakan biaya pendistribusian barang adalah biaya bongkar muat barang. Perbandingan frekuensi pemesanan periode sebelumnya terhadap frekuensi perencanaan kedepannya dapat dilihat pada Gambar 1.

Gambar 1. Perbandingan Frekuensi Pemesanan Pada Gambar 1 dapat dilihat bahwa terjadi penurunan frekuensi pemesanan untuk setiap DC setelah menggunakan metode DRP. Secara keseluruhan dengan menggunakan metode DRP dapat diperoleh penurunan frekuensi jumlah pemesanan dari 242 pemesanan menjadi 177 pemesanan dengan persentasi penurunan sebesar 26,86%. Penurunan jumlah pemesanan dapat menurunkan biaya pemesanan pada perusahaan. Perhitungan Safety Stock

Perhitungan safety stock dilakukan sebagai acuan pemesanan kembali pada masing-masing DC. Hasil perhitungan safety stock untuk masing-masing DC adalah 338 kotak pada DC Banda Aceh, 1.219 kotak/pesan untuk DC

(4)

32

Lhokseumawe, 125 kotak/pesan untuk DC Pematang Siantar, 14 kotak/pesan untuk DC Pekanbaru, 508 kotak/pesan untuk DC Padang, 671 kotak/pesan untuk DC Palembang.

Distribution Resource Planning Worksheet Sistem DRP memberikan aliran produk dari CSF ke setiap DC pada waktu dan jumlah yang sudah terintegrasi, sehingga dapat menjaga kelancaran pengiriman barang untuk memenuhi kebutuhan serta meningkatkan pelayanan terhadap pelanggan melalui perencanaan pendiristribusian yang memproyeksikan kebutuhan yang akan datang sehingga dapat mengurangi stock out. Disamping itu, sistem DRP juga memberikan aliran informasi yang sifatnya timbal balik, yaitu aliran laporan penjualan dan aliran laporan persediaan setiap DC ke CSF serta aliran laporan perencanaan distribusi dari CSF ke setiap DC. DRP tidak membuat persediaan yang berlebihan, tetapi persediaan diusahakan sesuai dengan kebutuhan.

Penggunaan metode distribution resource planning dapat merencanakan sistem pendistribusian produk mi instan pada PT. ^y_ dapat terjadwal dengan baik sesuai perencanaan

berdasarkan jumlah pengiriman optimal dan waktu pengiriman, tidak menggunakan trial and error seperti periode sebelumnya. DRP Worksheet untuk DC Banda Aceh untuk minggu pertama hingga minggu keempat dapat dilihat pada Tabel 3.

Pada Tabel 3 dapat dilihat perencanaan pendistribusian mi instan selama 52 minggu kedepan. Worksheet ini menjadi acuan CSF untuk mempersiapkan mi instan yang akan dikirimkan ke DC Banda Aceh sesuai order quantity dan waktu pengiriman yang sudah direncanakan dengan memperhatikan safety stock dari DC Banda Aceh. KESIMPULAN

Berdasarkan hasil pembahasan pada penelitian ini didapatkan penyebab terjadinya permasalahan pada sistem distribusi perusahaan adalah aliran informasi yang tidak baik mengenai keadaan persediaan dan permintaan setiap DC pada periode berikutnya serta penentuan ukuran lot ekonomis dalam 1 kali pengiriman.

Tabel 3. DRP Worksheet DC Banda Aceh

Distribution Resource Planning Sheet untuk DistributionCenter Banda Aceh

On Hand Balance : 889 Lead Time : 24 hours C0 week

Safety Stock : 338 Order Quantity : 2.872

Distribution Center : Banda Aceh

Past Due Week 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Demands Forecast 1.340 1.340 1.340 1.340 1.353 1.353 1.353 1.353 1.094 1.094 1.094 1.094 1.094 In Transit Projected on Hand 889 2.421 1.081 2.613 1.273 2.792 1.439 2.958 1.605 511 2.289 1.195 2.973 1.879

Planned Shipments - Receipt Date 2.872 2.872 2.872 2.872 2.872 2.872

Planned Shipments - Ship Date 2.872 2.872 2.872 2.872 2.872 2.872

Past Due Week 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 Demands Forecast 1.381 1.381 1.381 1.381 1.395 1.395 1.395 1.395 1.127 1.127 1.127 1.127 1.127 In Transit Projected on Hand 1.879 498 1.989 608 2.099 704 2.181 786 2.263 1.136 2.881 1.754 627 2.372

Planned Shipments - Receipt Date 2.872 2.872 2.872 2.872 2.872 2.872

Planned Shipments - Ship Date 2.872 2.872 2.872 2.872 2.872 2.872

Past Due Week 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 Demands Forecast 1.423 1.423 1.423 1.423 1.437 1.437 1.437 1.437 1.161 1.161 1.161 1.161 1.161 In Transit Projected on Hand 2.372 949 2.398 975 2.424 987 2.422 985 2.420 1.259 2.970 1.809 648 2.359

Planned Shipments - Receipt Date 2.872 2.872 2.872 2.872 2.872 2.872

Planned Shipments - Ship Date 2.872 2.872 2.872 2.872 2.872 2.872

Past Due Week 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 Demands Forecast 1.466 1.466 1.466 1.466 1.481 1.481 1.481 1.481 1.197 1.197 1.197 1.197 1.197 In Transit

(5)

33

Projected on Hand 2.359 893 2.299 833 2.239 758 2.149 668 2.059 862 2.537 1.340 3.015 1.818

Planned Shipments - Receipt Date 2.872 2.872 2.872 2.872 2.872 2.872

Planned Shipments - Ship Date 2.872 2.872 2.872 2.872 2.872 2.872

Dengan menggunakan DRP maka diperoleh penjadwalan pendistribusian produk mi instan yang efektif sehingga menyebabkan penurunan frekuensi jumlah pemesanan dari 242 pemesanan menjadi 177 pemesanan dengan persentasi penurunan sebesar 26,86% serta dapat mengantisipasi terjadinya stock out pada setiap DC.

DAFTAR PUSTAKA

Gaspersz, Vincent. 2005. Production Planning and Inventory Control. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama.

Ginting, Rosnani. 2007. Sistem Produksi. Yogyakarta : Graha Ilmu.

Makridakis, Spyros. 1999. Metode dan Aplikasi Peramalan. Edisi Kedua. Jilid Pertama. Jakarta: Penerbit Erlangga.

Martin, Andre. J. 1983. Distribution Requirement Planning, Distribution D v P u vš[ D}•š

Powerful Tool. America : Oliver Wight Limited Publications.

Nasution, Arman Hakim. 2008. Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Yogyakarta: Graha Ilmu.

Sinulingga, Sukaria. 2012. Metode Penelitian. Edisi Kedua. Medan: USU Press.

W. Fogarty, Donald. 1997. Production & Inventory Management. South-East Western Co. : Ohio.

Gambar

Tabel 1. Persamaan Hasil Peramalan
Tabel 3. DRP Worksheet DC Banda Aceh

Referensi

Dokumen terkait

status was assessed by: the delayed-type hypersensitivity DTH response to phytohemagglutinin-P Ž PH-P injection; the humoral response to a killed Newcastle disease virus NDV

Despite this, the graded nature of the change in latencies with the increase in power setting shows that the calves are responding to the increase in skin temperature produced by

Pada tahun 2017 Direktorat Pengelolaan Kekayaan Intelektual Direktorat Jenderal Riset dan Pengembangan membuka program Insentif Penguatan Sentra KI melalui

Limbah  Cair  Kawasan  Industri  adalah  limbah  dalam  bentuk  cair  yang  dihasilkan  oleh  kegiatan Kawasan  Industri  yang  dibuang  ke  lingkungan  hidup 

[r]

[r]

Data pokok dosen merujuk dan diambil dari PD-DIKTI ( http://forlap.dikti.go.id/ ), oleh karena itu jika ada data yang belum di update di PD-DIKTI silakan perbaiki terlebih dahulu

Industri komponen utama dan/atau penunjang merupakan badan usaha milik negara dan/atau badan usaha milik swasta yang memproduksi komponen utama dan/atau mengintegrasikan